tensorflow - Método de caída

tensorflow - Método de caída

import tensorflow as tf
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3'
print(os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"])
x=tf.Variable(tf.ones([10,10]))
dro=tf.placeholder(tf.float32)
y=tf.nn.dropout(x,dro)
init=tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(y,feed_dict=({
    
    dro:0.5})))

Aproximadamente la mitad de los datos de x después de ser procesados ​​por Dropout se establece en 0, y el resto de los datos se multiplica por 1 / keep_prob (keep_prob = dro)
dropout (x, keep_prob, noise_shape, seed, name)